树的概念: 树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下的特点 ...
树: 定义: 树是n个节点的有限集。n 时称为空树。在任意一颗非空树中: 有且仅有一个特定的称为根 Root 的结点, 当n gt 时,其余结点可分为m m gt 个互不相交的有限集T T T Tm,其中每一个集合本身又是一颗树,并称为根的子树,如下图 概念: 树的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。结点拥有的子树数称为结点的度 Degree 。度为 的结点称为叶结点 Leaf 或终端结点 ...
2019-07-19 09:22 0 549 推荐指数:
树的概念: 树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下的特点 ...
树与树算法 树的概念 树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下 ...
胜者树与败者树 胜者树和败者树都是完全二叉树,是树形选择排序的一种变型。每个叶子结点相当于一个选手,每个中间结点相当于一场比赛,每一层相当于一轮比赛。 不同的是,胜者树的中间结点记录的是胜者的标号;而败者树的中间结点记录的败者的标号。 胜者 ...
算法思想 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。 其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。 使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出 ...
利用ID3算法来判断某天是否适合打网球。 (1)类别属性信息熵的计算由于未分区前,训练数据集中共有14个实例, 其中有9个实例属于yes类(适合打网球的),5个实例属于no类(不适合打网球), 因此分区前类别属性的熵为: (2)非类别属性信息熵 ...
树的遍历也一直都是重点,主要是在建造了一棵树之后,如何将这棵树输出来确定创建的树是否正确就成了问题。网上现在也有很多的方法来输出树,python也有专门的包来可视化,不过今天主要总结最基础的遍历算法。 目录 先序 中序 后序 BFS(广度优先搜索)层次遍历 ...
胜者树和败者树都是完全二叉树,是树形选择排序的一种变型。每个叶子结点相当于一个选手,每个中间结点相当于一场比赛,每一层相当于一轮比赛。 不同的是,胜者树的中间结点记录的是胜者的标号;而败者树的中间结点记录的败者的标号。 胜者树与败者树可以在log(n)的时间内找到最值。任何一个叶子结点 ...
###决策树基础概念 在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy (熵) 表示的是系统的凌乱程度,它是决策树的决策依据,熵的概念来源于香侬的信息论。 ###决策树的决策过程 选择分裂特征:根据某一指标(信息增益,信息增益比或基尼 ...